spss中kmo检验怎么看

只要在1－7个列中,同处一列的就是没有差异,你的表中,左边从9往下一直到12是按平均数从小到大排列的,9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的,9和1以下的都有差异；20、16、8则和6以下

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.

Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异.　　SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值.如果

你这里做的是单样本T检验,一般我们是看t值对应的sig值来看,是否通过检验,当然也可以直接看t值,如果t值的绝对值越大,说明你的样本数据和比较的数据越显著差异

就看SIG显著度如果大于0.5就是说明拒绝原假设,也就是说数据是正态或者泊松分布反之亦然上面那句话的意思是你的数据不能做泊松分布的检验你看一下泊松分布是概率分布,不是所有的数据都可以进行泊松分布检验的

就是对数据进行方差分析就行了,在得到的方差分析表中看数据,比如你检验水平为α=0.05,那你就看得到的p值,p值的检验正好和t值检验的方向相反,p

看显著性看P值,也就是sig.值,P

你把变量弄少一点就可以了.

根据学者的相关研究,做因子分析样本容量最好不小于100人,题目与被试比例最好是1:5,最起码样本量不可以小于指标数量（以上内容请参考吴明隆统计实务）,否则因子分析难以得到稳定可靠的结果,虽然操作还是可

单样本K-S检验正态分布的结果,只要看sig值就可以了,当sig值大于0.05,说明你要检验的数据分布和正态分布没有显著差异,即你的数据属于正态分布.那个人误解了原假设和研究假设,在统计中,原假设H0

直接在因素分析里做analyze——Datareduction——Factor并在descreptives里选择KMO就可以了

最后一个渐近显著性就是sig值,你这是汉化版的,没有显示sig值

最好是描述一下,就简单描述一下.结果的话,主要看的是p值.p值大于0.05,接受原假设,p值小于0.05,拒绝原假设.再问：可是用软件做出来的t值在结果里面是哪一个呢？这个好像比较少用到t值再答：你指

是的,这是因子分析的前提条件,通不过这两个东西就说明量表不适合做因子分析再问：可是我看了好多论文上面在做因子分析时都没有做相关检验的，还是在核心期刊上，我把那些数据检验一下救过都是显示Thismatr

是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单

卡方值＝7.36,p=0.599>0.05,故接受原假设,可认为年级与消费金额之间是独立的,即相关系数r=0.

效度分为很多,你说的应该是结构效度因子分析有标准步骤,不是说你这么做因子分析就不好,他那么做因子分析就好需要对哪些变量做因子分析,要根据你的目的来决定kmo是必须要看的我经常帮别人做这类的数据分析

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特在spss中的因素分析时有关于bartlet球形检验的选项,如果sig值小于0.05,则

1F是方差检验,用方差齐性检验表来查表2sig是P是,即统计量t对应的面积3t是计算的出的检验统计量4两栏都是,说明是双侧检验所有的数据表明有差异,因为P值小于0.05,有统计学意义